一、進程

我們電腦的應用程序，都是進程，進程是資源分配的單位。進程切換需要的資源最大，效率低。 進程之間相互獨立 cpu密集的時候適合用多進程

#多進程并發

import multiprocessing from multiprocessing import Pool import time def test1():for i in range(10):time.sleep(1)print('test', i)def test2():for i in range(10):time.sleep(1)print('test', i)if __name__ == '__main__':p1 = multiprocessing.Process(target=test1)p2 = multiprocessing.Process(target=test2)p1.start()p2.start()

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#進程之間不共享

import multiprocessing from multiprocessing import Pool import time import threading g_num = 0 def test1():global g_numfor i in range(10):g_num += 1 def test2():print(g_num) if __name__ == '__main__':p1 = multiprocessing.Process(target=test1)p2 = multiprocessing.Process(target=test2)p1.start()p1.join()p2.start() 結果是 0?

二、進程池

python中，進程池內部會維護一個進程序列，當需要時，程序會去進程池中獲取一個進程，如果進程池序列中沒有可供使用的進程，那么程序就會等待，直到進程池中有可用的進程為止。

#進程池實現并發

import multiprocessing from multiprocessing import Pool import time import threading g_num = 0 def test1():for i in range(10):time.sleep(1)print('test1',i) def test2():for i in range(10):time.sleep(1)print('test2',i)if __name__ == '__main__':pool = Pool(2) # 允許進程池里同時放入2個進程 其他多余的進程處于掛起狀態 pool.apply_async(test1) pool.apply_async(test2)pool.close() # close() 必須在join()前被調用pool.join() # 進程池中進程執行完畢后再關閉，如果注釋，那么程序直接關閉。

join() 方法實現進程間的同步，等待所有進程退出。 close() 用來阻止多余的進程涌入進程池 Pool 造成進程阻塞。 apply_async()本身就可以返回被進程調用的函 數的返回值?

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三、?協程：

協程相對獨立，有自己的上下文，但其切換由自己控制，由當前協程切換到其他協程由協程來控制。而線程的切換由系統控制。? 協程切換需要的資源很小，效率高 多進程、多線程根據cpu核數不一樣可能是并行的，但是協程在一個線程中

#協程，自動切換（可以在test2sleep的時候切換去執行test1）

import gevent,time from gevent import monkey monkey.patch_all() #gevent三行放在其他所有import語句之前可以避免出現警告或者報錯信息,導致程序不能正常運行 def test1():for i in range(10):time.sleep(1)print('test1',1)def test2():for i in range(10):time.sleep(2)print('test2',2) g1 = gevent.spawn(test1) g2 = gevent.spawn(test2) g1.join() g2.join()

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轉載于:https://www.cnblogs.com/heiguu/p/10056798.html

與50位技術專家面對面20年技術見證，附贈技術全景圖

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python3多进程 进程池 协程并发的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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